数据挖掘技术应用

数据挖掘技术应用（精选10篇）

1.数据挖掘技术应用 篇一

数据挖掘论文：数据挖掘技术及其在高校教学系统应用的研究

【中文摘要】高校教学系统作为大学数字化教学的一个重要组成部分,运行多年已经积累了大量的数据,但并没有得到很好的挖掘和研究。相反,数据挖掘在保险、电信、金融等领域却得到了广泛的应用,取得了良好的收益,而对教育信息的挖掘及知识发现方面研究及开发却很少。为了从大量的的教学数据中获取有用的知识,更好的为高校教学、管理及科研等提供服务,本文结合高校管理系统与数据挖掘技术对教学质量评估及学生成绩分析进行了研究,对相关算法做了相应的改进,并对结果进行分析,从而获得有用的信息。本文首先介绍了论文的,国内外的研究现状,然后介绍了数据仓库及数据挖掘的基本概念,主要的数据挖掘技术,数据挖掘的体系结构及运行过程。其次就其在教学系统中的应用进行了分析,提出了教学质量评估、学生成绩分析两个分析主题,介绍了教学数据仓库的构建,给出了基于SQL Server的数据挖掘解决方案,分别运用关联规则和决策树方法进行研究,介绍了相关算法,并进行了优化,接着是数据挖掘的实现。最后对相关数据进行挖掘,对实验结果做出了初步分析,所得出的结论对高校教学工作具有一定的指导意义。

【英文摘要】Higher education management system as an important part of the university digital teaching has accumulated a lot of data for years, but has not been good for

mining and research.In contrast, data mining in insurance, telecommunications, financial and other fields has been widely used and obtained a good income, while education information mining and knowledge discovery research and development is rarely.In order to obtain useful knowledge from a large number of the teaching data, and provide better services for the university teaching, management and scientific research, this paper combines higher education management system and data mining technology and study teaching quality assessments and student performance analysis, improves interrelated algorithm,analysises the results,acquires interesting information.The article proposes the research background,the domestic and abroad research status,the concepts of data warehouse and data mining, the main data mining technologies, data mining architecture and operation process.Second,analysises data mining application in higher education management system, proposes two analysis themes including teaching quality assessments and student performance analysis, then introduces the education data warehouse, gives based on the SQL Server data mining solution, researches them with association rules and decision tree respectively, introduces and optimize the related algorithms, data mining

implementation.Finally, mines the relevant data, and makes a preliminary analysis of experimental results, the conclusions of the work have some significance on university teaching.【关键词】数据挖掘 数据仓库 关联规则 决策树

【英文关键词】Data Mining Data Warehouse Association Rules Decision Tree 【目录】数据挖掘技术及其在高校教学系统应用的研究4-57-9ABSTRACT5

目录6-7

第一章 绪论

摘要1.1 课题研究背景7

7-8

1.2 数据挖掘技术在高校教

1.4 学中应用的研究现状论文的组织结构8-99-18

1.3 研究内容及方法8第二章 数据仓库及数据挖掘理论2.1 数据仓库的概念和基本特性92.2 数据仓库开发模型9-1111-12分类13-15

2.3 数据仓库系统的设计和实施

12-13

2.5 数据挖掘的2.7 数据2.4 数据挖掘基本概念

2.6 数据挖掘的体系结构15-16挖掘的常用技术16-18施18-31

第三章 教学系统数据仓库的设计与实

3.2 高校数据仓3.1 数据仓库的应用目标库的体系结构18-1919-20实现28-31用31-42的算法32-34

3.3 数据仓库的需求分析

3.5 ETL的3.4 数据仓库三层模型的建立20-28

第四章 关联规则方法及其在教学质量评估中的应4.1 关联规则挖掘31-32

4.2 关联规则挖掘

4.4

4.3 关联规则挖掘算法的改进34-36

关联规则在教学质量评估中的应用36-42及其在学生成绩分析中的应用42-5742-44类45-4646-5757-5860-61 5.2 决策树的改进44-45

第五章 决策树方法5.1 决策树方法5.3 决策树算法的分5.4 决策树方法在学生成绩分析中的应用第六章 总结与展望57-596.2 展望58-59

6.1 论文总结

参考文献

致谢59-60

2.数据挖掘技术应用 篇二

中油集团新疆培训中心的培训管理信息系统应用已经4年, 积累了大量历史数据, 如何从数据库中挖掘有用知识, 使培训中心高层领导从整体的、宏观的、前瞻的角度掌握培训形势, 优化培训资源配置, 提高培训资源利用率, 更好地为油田服务, 是目前非常迫切需要的, 为此, 成立了数据挖掘研发项目组。

数据挖掘 (Data Mining) 就是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中, 提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程[1]。因此, 从现有培训管理信息系统的数据基础出发, 探讨数据挖掘技术在中油培训中心培训项目管理中的应用十分有必要。

2 问题

新疆地处西北, 本地有丰富的石油资源, 油田公司的培训任务频繁, 夏季是旅游胜地, 内地油田的培训任务突发增加;而培训中心与新疆石油学院并存, 使用同一套师资, 所有培训任务由新疆石油学院的系部具体承办, 因此, 人力资源和各项设备出现紧缺情况时有发生。为此, 从现有数据中挖掘出每年的培训高峰、预测每个承办部门近期的承办项目能力, 对于管理人员在调配项目经理、培训教室、何时培训中心自己的师资 (避开高峰期, 对中心师资进行充电) 等培训资源的优化提供前瞻的数据等方面, 可以提供有利的信息知识支持。

3 分析

经过调研, 决定选择Microsoft SQL Server 2005数据库管理系统做为数据挖掘工具, Microsoft SQL Server提供用于创建和使用数据挖掘模型的集成环境。数据挖掘过程的核心是数据挖掘算法, Microsoft SQL Server提供了丰富的算法, 如关联规则、聚类分析、决策树、逻辑回归等。这里选择其一的Microsoft时序算法来进行应用阐述。该算法是Microsoft SQL Server 2005 Analysis Services提供的回归算法, 用于创建数据挖掘模型以预测连续列, 如预测方案中的产品销售额。它仅根据算法在创建模型时从原始数据集派生的趋势, 这里, 正好符合用于预测最近半年的各承办部门的项目培训能力, 如承办项目数量、培训人数、培训费用和经费节余等信息。

4 实现

4.1 准备工作

连接到培训软件的数据库并创建统计视图, 建立预测属性。要按月查看各部门的承办培训项目情况, 则创建视图V_TJ_DM, 数据来自:

注意:时间戳time Index要为连续的数据。

4.2 创建Analysis Services数据挖掘项目, 用于生成预测方案

(1) 创建Analysis Services项目

在SQL Server 2005中设计商业智能应用程序时, 首先根据Analysis Services项目模板, 在Business Intelligence Development Studio中创建SQL Server 2005 Analysis Services项目。

(2) 创建数据源

根据数据源向导, 创建连接到数据库服务器上的数据库。

(3) 创建数据源视图

根据数据源视图向导, 选择前面准备好的视图V_TJ_DM做为数据源视图, 如图1所示。

(4) 创建数据挖掘结构

创建数据挖掘结构时, 为数据挖掘技术选择Microsoft时序算法, 数据源视图选择上一步骤刚创建的, 然后指定分析时要使用的表, 再指定挖掘模型结构分析中使用的属性列。这里, 把单位和时间戳指定为键, 其他统计属性, 如项目数量、培训人数、培训费等都设定为输入和可预测列, 如图2所示。

(5) 生成模型及部署

在建好数据挖掘结构后, 因为有各别系部在某个月份没有承办项目, 这时需要修改挖掘模型。在数据模型里调整2个参数的值:

1) MISS_VALUE_SUBSTITUTION的值为PREVIOUS或MEAN;

2) 调整PERIODICITY_HINT参数的值。该参数提供了有关数据的重复频率的算法信息。由于数据库的数据模式每个月更改一次, 且周期以年为单位。所以, 需要将PERIODICI-TY_HINT参数设置为12, 指示每种模式每年重复一次。

最后, 生成、处理和部署数据挖掘模型。

(6) 浏览预测模型及查看预测结果

查看器右侧的图例列出了下拉列表框中选中的序列, 并包含每个时序的复选框。通过选中和清除图例中的复选框, 可以控制查看器中显示的时序, 如图3所示。

该图表同时显示历史数据和未来数据。未来数据带有底纹, 以便与历史数据区分开。使用“预测步骤”列表, 可控制要显示的数据未来步骤的数量。正如在查看器中看到的, 多数承办部门的培训项目在夏季7、8、9月出现高峰, 而勘探系部的培训高峰出现在冬季冬休时期, 预测将按此趋势进行。由此, 管理人员可以合理规划夏季的各项师资、教室及住宿等资源的配置, 而在冬季送培非勘探系的师资去内地接受培训等决策。还有其他预测应用, 思想类同就省略不叙。

5 结论

数据挖掘技术及其应用是目前国际上的一个研究和应用热点, 并在许多行业中得到很好的应用, 把它应用到培训历史数据挖掘中, 初步尝试了其为中心培训带来的优越性, 虽然面临一些问题, 诸如:数据积累不充分、不全面;业务模型构建困难;缺少有经验的实施者, 但是, 后续还会重点深入研究, 期望能在现有的管理信息系统基础上, 充分利用数据挖掘技术, 解决更多的应用问题, 使有限的资源发挥更大的作用, 提高为油田培训的服务水平、质量和效益。

摘要：本文探讨数据挖掘技术在中油集团新疆培训中心的应用。现有培训管理信息系统的数据库积累了大量历史数据, 在此基础上使用数据挖掘技术, 应用微软SQL Server 2005的数据挖掘集成环境, 以Microsoft时序算法为例, 建立数据挖掘模型, 进行数据挖掘, 预测各承办部门的培训能力, 实现为管理人员合理配置培训资源的决策提供有用信息, 最后总结了在开发过程遇到的问题及解决办法。

关键词：数据挖掘,微软SQL Server2005,数据挖掘模型,Microsoft时序算法

参考文献

[1]JiaWei Han.数据挖掘:概念和技术[M].北京:机械工业出版社, 2001.

[2]夏火松.数据仓库与数据挖掘技术[M].北京:科学出版社, 2004.

3.数据挖掘技术应用 篇三

【关键词】油田数据 信息 数据挖掘技术

【中图分类号】TP391 【文献标识码】A 【文章编号】1672-5158（2013）04-0217-01

一、引言

目前决策科学化、管理扁平化、业务综合化、数据集中化是信息化建设的发展趋势，通过建立数据挖掘系统来处理纷繁复杂、规模庞大的信息数据并且挖掘出隐藏在这些数据背后有价值、有决策意义的信息。

数据挖掘技术概述：

数据挖掘就是从大量不完全的而且模糊的、有噪声的、随机的数据中获取隐含在其中的潜在有用的信息和知识的过程。计算机取证数据挖掘技术可以发现、分析并出示计算机犯罪的未知信息。通过对犯罪属性分类、模式的发现、规则的提取实现计算机犯罪证据的数据挖掘。而广义数据挖掘是把统计数据建立在经验和直觉之上的组合数据挖掘方法，不是仅依靠不完全的数据分析。这样，就避免了大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据在大多情形下并不具有数据分析情况的出现。广义数据挖掘基本结构如图如下：

二、建立数据应用平台

（1）采用数据挖掘与在线分析技术、数据仓库相结合能够实现不同系统的共享和互联，用户访问信息变得很方便，一段时间的历史数据能够被决策人员用来分析，从而对事物发展的趋势进行研究。通过分析油田数据，建立适合于油田数据信息的数据挖掘应用平台，如下图：

（2）建立油田生产数据仓库

系统主领域的确定、数据建模是构建数据仓库的首要步骤，如在在井组生产中系统主题的确定是：油井生产受注水量的不同和层位不同的注采工艺的影响。其中注水井生产数据、油井生产数据、油井属性数据、生产时间等是分析中要应用到的数据，从而对每个主题的维度和事实进行确定，并且数据仓库的建立使用多维数据模型。在井组生产中，气油比、日产气量、日产液量等事实数据是决策者所关心的。数据的含义是多维数据模型所关心的，并且对分析领域的数据模型能够清晰的表达出来。所以应用多维数据模型来建立数据仓库的概念模型。在建立中首先建立的不是物理模型而是逻辑模型，物理实施在逻辑模型的指导来实现。确定数据源、定义关系模式、划分粒度层次等是设计逻辑模型的主要内容，其中粒度的大小需要兼顾查询分析效率和数据量的大小，并且对数据仓库的分析能力也要进行考虑。如下图是井组生产的多维数据模型：

三、在处理油田信息中数据挖掘的过程

（1）在油田信息中应用数据挖掘技术的时候，必须明确所要达到的目标和要解决的问题。针对数据挖掘的目标进行如下定义：对油田生产中的异常现象应用聚类分析法或分类分析法进行分析、如超注欠注、单量异常变化等。而且对泄露、异常井号及时发现，使生产出运行参数得到优化，确保油田经济、安全、正常运行；对数据之间的联系等利用时间序列分析、回归分析、相关分析等方法进行挖掘，能够检测出油田生产受到各变量的影响程度，便于融合油田分散的数据，对生产的指导也有很大的帮助；在油田生产经营中进行了信息化建设，生产经营的大量成果数据和历史数据得到了很好的积累，进行这些数据背后的知识的挖掘和提取可以采用兴趣模型来实现，对油田生产中的规律进行探索，对未来的生产情况、油藏开发指标等能够进行预测，从而在优化和调整生产方面起到更好的作用。

（2）数据准备阶段在数据仓库中完成之后，接下来需要进行模型应用、建立模型、数据探索等工作。在数据挖掘工作中建立数学模型是核心环节，各种数据挖掘算法在这一模型中有效的集成，如贝叶斯预测、模糊聚类、神经网络、统计分析、决策树、关联规则等吗，通综合和比较多种建模方法来实现数学模型的建立，并且数据被分层为校验数据和训练数据，在模型检验主要使用校验数据，在求解模型参数中主要使用训练数据。在已经建立的模型中代入检验数据是模型检验阶段的主要任务，并且要对模型的响应进行观察，模型准确程度的评估是通过真实数据和模型相应的比较来实现的。倘若是比较差的模型准确性，那么就要建立新的模型、重新进行数据探索，指导新模型检验。所以，模型检验、建立模型、数据探索在实际应用中是反复迭代的过程。

（3）在大量数据采集中选择训练样本，很可能出现数据误差，网络训练的准确性会受到一些明显矛盾的影响，网络识别的能力降低，所以必须有效的筛选训练样本，经过专家经验和用户对数据挖掘阶段发现模式的评价，剔除无关和冗余的模式，当用户的要求模式不能满足的时候，整个发现过程需要对数据进行重新选取，换一种算法进行再次挖掘，或对数据挖掘参数值进行重新设定、应用新的数据变化方法。通过图形化的方式把一些正确并有趣的模式呈现给用户。

四、结束语

4.数据挖掘中的决策树技术及其应用 篇四

数据挖掘中的决策树技术及其应用

数据挖掘作为一种发现大量数据中潜在信息的.数据分析方法和技术,已经成为相关各界关注的热点.其中,决策树技术以其出色的数据分析效率、直观易懂的结果展示等特点,倍受广大用户的青睐.文章首先对决策树技术进行较为详尽的探讨,然后利用SAS/EM工具,对该技术在客户关系管理中的应用进行了初步尝试.

作 者：中国人民大学统计学系数据挖掘中心 作者单位：中国人民大学,统计学系,北京,100872刊 名：统计与信息论坛 CSSCI英文刊名：STATISTICS & INFORMATION TRIBUNE年，卷(期)：17(2)分类号：C8关键词：统计 数据挖掘 决策树 SAS/EM

5.数据挖掘技术应用 篇五

数据挖掘技术在企业决策系统中的应用研究

本文首先讨论了数据挖掘技术,给出了一种企业决策系统.并就决策系统的`构成、流程和采用的数据挖掘技术进行了探讨.

作 者：师东生 Shi Dongsheng 作者单位：内蒙古科技大学信息工程学院,内蒙古包头,014010刊 名：计算机光盘软件与应用英文刊名：COMPUTER CD SOFTWARE AND APPLICATIONS年，卷(期)：“”(4)分类号：N37关键词：数据挖掘 数据仓库 企业决策系统

6.数据挖掘技术应用 篇六

关键词：数据挖掘技术; 网络舆情; 危机应对能力; 舆情危机管理;

Data mining technology research on network public opinion management

TENG Jie GU Yanan

School of Management, Shanghai University of Engineering Science

Abstract：

After the crisis of network public opinion occurs, whether the crisis of network public opinion could effectively be managed is related to the successful handling of the crisis and the stability and harmony of the society. Therefore, it is of great significance to enhance the ability of the social crisis management. With the rapid development of information technology, the application of data mining technology is becoming more and more extensive. Information management plays an important role in optimizing the crisis intervention method of the network public opinion and improving the public opinion crisis management.Based on the analysis of the fusion characteristics of data mining technology in network public opinion crisis management, the paper outlines the application of data mining technology in the social network public opinion crisis management.

Keyword：

data mining technology; network public opinion; crisis response ability; public opinion crisis management;

引言

数据挖掘是从大量数据中提取可信、新颖、有效、且具有可理解模式的数据分析技术, 并与数据库中的知识发现 (Knowledge Discovery in Database, KDD) 有着紧密的联系。而KDD则是一个多步骤的处理过程, 一般可以分为如下设计内容:问题定义、数据提取、数据预处理、数据挖掘、知识评估[1]。

随着互联网技术的不断发展, 新的进化技术促进了信息的共享和大规模的信息串联, 不准确和误导性的信息得以蔓延传播[2]。错误信息的传播是网络舆情危机爆发的基础根源。目前, 国内社会对舆情危机管控日益重视, 但在具体的应对处理中仍存在一定的问题。对此, 一些学者已经在社会应对舆情危机能力上做出了探索。郑万军[3]提出突发事件危机政府网络舆情疏导的三大路径:提升政府舆情监控和引导力、完善新闻发布机制、即时依法查处和惩戒网络谣言, 以此提升社会危机管理能力。李立煊等[4]构建出了网络舆情态势评价指标体系, 提出了政府负面网络舆情态势评价指标体系中3级指标的量化方法。兰月新等[5]建立了网络舆情风险管理的HHM框架, 为社会舆情危机管理提供参考。张磊[6]则设计了针对网络舆情的不同生命周期阶段以及在各阶段的知识集成, 建立了基于生命周期理论的知识集成框架。

总体来说, 目前学术界在舆情危机事件中涉及社会应对效果的研究都是基于单一角度的, 比如知识集成视角, 群体极化角度, 媒体管理视域等。缺乏在大技术背景支持下, 社会通过信息化管理对舆情危机展开实效干预的研究, 难以深入挖掘现实突发舆情危机的更深层次信息特征。因此, 本文拟将研究数据挖掘技术在社会网络舆情危机应对管理中的应用, 这将对提升社会危机管理能力和建立出台未来舆情危机应对方案具有重要意义。

1 数据挖掘技术的优点分析

随着国内信息技术的迅速发展, 对网络舆情危机的社会化管理正逐渐朝着数字化方向迈进。在此背景下, 将数据挖掘技术和网络舆情危机管理研究相结合即已成为潮流所向的必然选择。这里, 就探讨给出了数据挖掘技术在网络舆情危机管理中的实用优势, 研究内容可分述如下。

1.1 优化网络舆情信息资源

数据挖掘技术的基础应用就是要通过分析采集数据, 对网络舆情发展状况获得全方位了解, 从而为接下来的网络舆情危机应对提供参考。数据挖掘技术可以在最大程度上优化采集得到的网络舆情数据资源。其最大的好处就在于可以对数据库中的信息引入全面的汇总、整合与分析, 有利于社会职能部门的管理层对网络舆情进行全面的调控和导引。

1.2 优化信息检索方式

研究时, 可将发生的网络舆情事件录入系统, 组建案例研究集合数据库, 可供在下次发生同类事件时调取参阅。在信息时代的背景下, 传统的检索系统已经无法满足当前的处理需求。为了更好地提升有关部门对网络舆情危机处理的应变能力, 则可通过将数据挖掘技术应用在检索方面, 即能有效缩短信息检索时间, 而且还能够在最短时间内获取最全面的信息。

1.3 提升数据管理水平

7.数据挖掘技术的应用研究 篇七

关键词：数据挖掘,数据仓库,知识发现

随着计算机网络与数据库技术的迅速发展和广泛应用, 各单位拥有的数据量与日俱增, 而传统的数据库管理系统 (DBMS) 仅能提供数据的存取和查询, 如何从信息海洋中提取有价值的知识, 从而为企业的业务决策和战略发展服务, 进一步提高信息的利用率, 这就引发了一门新兴的自动信息提取技术——数据挖掘和知识发现 (Data Mining and Knowledge Discovery in Databases) , 并逐渐形成了一个热门研究方向。

基于数据库的知识发现 (KDD) 一词最早是在1989年8月于美国底特律市召开的第一届KDD国际学术会议上正式形成的。1995年, 在加拿大召开了第一届知识发现和数据挖掘国际会议。2002年, 麻省理工学院的《科技评论》杂志提出未来5年对人类产生重大影响的10大新兴技术, “数据挖掘”位居第三。

一、数据挖掘与知识发现

数据挖掘 (Data Mining) , 又称为数据采掘、数据开采等。数据挖掘是从大量的数据中抽取出潜在的、不为人知的有用信息、模式和趋势。数据挖掘是一种决策支持过程, 它主要基于人工智能、机器学习、统计学等技术, 高度自动化地分析企业原有的数据, 作出归纳性的推理, 从中挖掘出潜在的模式, 预测客户的行为, 帮助企业的决策者调整市场策略, 减少风险, 做出正确的决策。其中需要强调的几点是:得到的必须是有用的信息;得到的必须是清晰、明确的信息;要有一个很快的、可行的算法。

数据挖掘不同的术语和定义:data mining, knowledge discovery, pattern discovery, data dredging, knowledge, data archeology。

一般认为数据采掘是数据库中知识发现 (Knowledge Discovery in Database, 简称KDD) 的一个环节, 是采用具体的数据采掘算法从数据中自动高效地提取有用模式的过程, 而KDD是包含数据采掘、数据准备等环节的循环往复过程。在KDD研究领域一致认可的描述性定义是Fayyad等人给出的, 定义如下:KDD是从数据集中识别出有效的、新颖的、潜在有用的、以及最终可理解的模式的非平凡过程。知识发现由以下步骤组成:⑴数据清理:消除噪声或不一致数据。⑵数据集成:把多种数据源组合在一起。⑶数据选择:从数据库中检索与分析任务相关的数据。⑷数据变换:数据变换或统一成适合挖掘的形式, 如通过汇总或聚集操作。⑸数据挖掘:使用智能方法提取数据模式。⑹模式评估:根据某种兴趣度度量, 识别表示知识的真正有趣的模式。⑺知识表示:使用可视化和知识表示技术, 向用户提供挖掘知识。

对这两个术语更严格的区分是在KDD96国际会议上:Fayyad, Piatetsky-Shapiro和Smyth指出:知识发现是从数据库中发现知识的全部过程, 而数据挖掘则是此全部过程的一个特定、关键步骤。事实上, 在现今文献的大多数场合, 这两个术语仍然不加区分地使用着。

同时需要指出的是, 这里所说的知识发现, 不是要求发现放之四海而皆准的真理, 也不是要去发现崭新的自然科学定理和纯数学公式, 更不是什么机器定理证明。所有发现的知识都是相对的, 是有特定前提和约束条件、面向特定领域的, 同时还要能够易于被用户理解, 最好能用自然语言表达发现结果。因此D M K D的研究成果很讲求实际。

二、数据挖掘的对象及任务

1. 数据源

根据信息存储格式, 用于挖掘的对象有关系数据库、面向对象数据库、数据仓库、文本数据源、多媒体数据库、以及环球网Web.目前, 用于数据挖掘的数据源主要是关系数据库、数据仓库、和环球网Web.

2. 主要任务

(1) 数据总结

数据总结的目的是对数据进行浓缩, 给出它的紧凑描述。数据挖掘主要关心从数据泛化的角度来讨论数据总结。数据泛化是一种把数据库中的有关数据从低层次抽象到高层次上的过程。

(2) 分类

分类的目的是建立一个分类函数或分类模型 (也称作分类器) , 该模型能把数据库的数据项映射到给定类别中的某一个。例:信用卡申请者, 分类为低、中、高风险。

(3) 聚类

聚类是把一组个体按照相似性归类, 即“物以类聚”。它的目的是使属于同一类别的个体之间的距离尽可能地小, 而不同类别的个体间的距离尽可能地大。例: (1) 一些特定症状的聚集可能预示了一个特定的疾病。 (2) 租VCD类型不相似的客户聚集, 可能暗示成员属于不同的亚文化群。

聚集通常作为数据挖掘的第一步。例如, “哪一种类的促销对客户响应最好?”, 对于这一类问题, 首先对整个客户做聚集, 将客户分组在各自的聚集里, 然后对每个不同的聚集, 回答问题, 可能效果更好。

(4) 关联规则

决定哪些事情将一起发生。是形式如下的一种规则, “在购买面包和黄油的顾客中, 有90%的人同时也买了牛奶” (面包+黄油+牛奶) 。关联规则发现的思路还可以用于序列模式发现。用户在购买物品时, 除了具有上述关联规律, 还有时间或序列上的规律。例: (1) 超市中客户在购买A的同时, 经常会购买B, 即A=>B (关联规则) 。 (2) 客户在购买A后, 隔一段时间, 会购买B (序列分析) 。采用关联模型比较典型的例子是“啤酒和尿布”的故事。

三、数据挖掘的应用及效益

应用是数据挖掘的目标。数据挖掘技术不仅是面向特定数据库的简单检索查询调用, 而且要对这些数据进行微观、中观乃至宏观的统计、分析、综合和推理, 以指导实际问题的求解, 企图发现事件间的相互关联, 甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。其应用范围涉及社会的所有领域, 在商业上的应用尤其受到重视。各个领域在KDD应用上既有相同之处, 又有各自不同的独特地方。

1. 典型应用领域

(1) 科学应用

在生物界, 开发了HMMS两个智能发现系统, 已经用于基因发现和构造核糖核酸模型。天文学上非常有名的系统是加州理工学院喷气推进实验室与天文科学家合作开发的用于帮助天文学家发现遥远的类星体的一个工具SKICAT。利用SKICAT, 天文学家已发现了16个新的极其遥远的类星体。SKICAT使用了决策树方法构造分类器, 结果使得能分辨的星体较以前的方法在亮度上要低一个数量级之多, 而且新的方法比以往方法的效率要高4 0倍以上。

(2) 市场销售

数据采掘在销售业上的应用可分为两类:数据库销售 (database marketing) 和篮子数据分析 (basket analysis) 。前者的任务是通过交互式查询、数据分割和模型预测等方法来选择潜在的顾客以便向它们推销产品, 而不是象以前那样盲目地选择顾客推销;后者的任务是分析市场销售数据 (如POS数据库) 以识别顾客的购买行为模式, 从而帮助确定商店货架的布局排放以促销某些商品。

(3) 金融投资

典型的金融分析领域有投资评估和股票交易市场预测, 分析方法一般采用模型预测法 (如神经网络或统计回归技术) 。这方面的系统有Fidelity Stock Selector, LBS Capital Management。前者的任务是使用神经网络模型选择投资, 后者则使用了专家系统、神经网络和基因算法技术辅助管理多达6亿美元的有价证券。

贷款偿还预测和客户信用政策分析。将数据挖掘技术中的特征选择和属性相关性计算应用到贷款偿付预测和客户信用政策, 有助于识别重要因素, 剔除非相关因素, 使银行优化调整贷款发放政策。

(4) 欺诈甄别

银行或商业上经常发生诈骗行为, 如恶性透支等。这方面应用非常成功的系统有:FALCON系统和FAIS系统。FALCON是HNC公司的开发的信用卡欺诈估测系统, 它已被相当数量的零售银行用于探测可疑的信用卡交易;猎鹰的数据格式只有几种, 因为流行的信用卡公司只有几家 (如VISA, MASTER等) , 因此它的应用面很大。FAIS是一个用于识别与洗钱有关的金融交易的系统, 它使用的是一般的政府数据表单。

(5) 产品制造

在产品的生产制造过程中常常伴随有大量的数据, 如产品的各种加工条件或控制参数, 这些数据反映了每个生产环节的状态, 通过数据挖掘对这些数据的分析, 得到产品质量与这些参数之间的关系, 可以对改进产品质量提出针对性很强的建议, 而且有可能提出新的更高效节约的控制模式, 从而为制造厂家带来极大的回报。

(6) Internet的应用

Internet的迅猛发展, 尤其是Web的全球普及, 使得Web上信息量无比丰富, Web上的数据信息不同于数据库, 数据库有规范的结构, Web上的信息则不然, 主要是文档。因此Web上的开采发现需要用到不同于常规数据库开采的很多技术。Web信息发现也称信息搜索或查询, 资源发现本质上是网上搜索, 关键在于自动生成Web文档的索引。目前, 这方面的研究主要有两个方面:研制新的更好的索引系统、利用已有索引系统或搜索引擎开发高层次的搜索或发现系统。相比之下, 后者的研究更为活跃。从技术上看, 自动文档分类或归类方法将对这方面的研究有很大作用。

(7) 学校教育

学院分析学生历史信息, 决定哪些人愿意报考何专业, 发送手册给他们。分析教师的学历、年龄、职称等与授课效果的关联规则, 制定教学方案, 促进教学质量的提高。

总之, DM可广泛应用于银行金融、零售与批发、制造、保险、公共设施、政府、教育、科研、远程通讯、软件开发、运输、生物信息或基因等各个企事业单位及国防科研上。

2. 数据挖掘带来的效益

截止到目前, 数据挖掘工程在很多领域取得了成果。这些成果使得各类机构和组织能更好地理解它们的组织结构、业务处理过程和顾客, 从而得到很高的投资收益。在某些情况下, 仅仅一小部分数据挖掘所得到的知识就能回报最初的投资。世界著名的GartnerGroup咨询顾问公司预计:不久将来先进的大企业将会设置“统一数据分析专家”的职位。

例如: (1) 美国著名国家篮球队NBA的教练, 利用某公司提供的数据挖掘技术, 临场决定替换队员, 从而赢得比赛, 在数据库界被传为佳话。

(2) 全球数据仓库与CRM解决方案领导厂商NCR公司 (纽约股票代号NCR) Teradata的数据挖掘实验室基于20多年丰富的行业经验, 协助包括银行、电信、航空、证券和保险在内的各行业企业善用商业数据挖掘, 构筑竞争优势。据了解, 全球前50大银行中, 有一半以上采用NCR的Teradata企业级数据仓库解决方案, 尤其是全球获利的前15大银行中就有8家是NCR的用户。

四、结束语

综上所述, 数据挖掘虽然是一门新兴的技术, 但有着鲜明的服务性、大众性、利益驱动性, 显示了它强大的生命力。根据最近Gartner的HPC研究表明, “随着数据捕获、传输和存储技术的快速发展, 大型系统用户将更多地需要采用新技术来挖掘市场以外的价值, 采用更为广阔的并行处理系统来创建新的商业增长点。”数据挖掘将助你在海量数据面前迅速找到闪亮的知识, 找到隐藏的商机, 从而立于不败之地。相信在不远的将来数据挖掘会迅速普及。

参考文献

[1][加]Jiawei Han.Micheline Kamber著:数据挖掘:概念与技术[M].范明, 孟小峰等译.北京:机械工业出版社, 2007.3

[2]陈安陈宁:等著.数据挖掘技术及应用[M].科学出版社, 2006.3

[3]罗克吴杰:巨型数据库中的数据采掘。计算机工程与应用, 200137 (20) 88～91

8.Web数据挖掘技术研究与应用 篇八

关键词：Web应用；数据挖掘技术；互联网；研究

中图分类号：TP393.09

随着互联网的产生，其网络上各种不同服务也正在快速产生而得到发展，很多公司急切需要通过利用互联网巨大的信息源对客户行为进行分析，搜寻最佳商机。Web数据挖掘技术就是从该种商业角度进行考虑，它是在二十世纪八十年代末的时候被研发出来，该数据挖掘技术是在Web网络原有的基础上纳入挖掘数据的方法与思想。在Web网络中通过该方法解决遇到出现的问题，以此形成Web的数据挖掘，基于Web网络的数据挖掘，它是数据挖掘中的一个全新的研究领域与方向，能够满足对未来电子商务的发展趋势的需求。

1 Web数据库及数据挖掘的特点

在对大量的网络信息进行认真分析研究的基础上，我们才可以进行Web数据的挖掘活动，在这个过程中一定要注意使用最佳的方式来进行，在具体的模式可使用过程中，必须要进行数据信息的提炼、信息选择、信息调整、数据挖掘和模式分析，然后再进行归纳总结，对使用者的习惯以及细化哦进行推测，以实现合理地信息数据管理，将可能存在的安全性问题的发现进行防御。Web数据挖掘所包含的内容及其宽泛，除了对信息数据进行的处理，还涉及计算机胡网络、数据库与数据仓储、人工智能、信息检索、可视化、自然语言理解等多方面的内容。

从海量的信息中找到一个有意思的模式就是信息数据的挖掘，这些数据可以存放在数据库、数据仓库或其它信息存储中，从学科方面来说它已经具有了跨学科的性质，比方说数据库体系、信息储备中心、统计、机器学习、数据可视化、信息提取和高性能计算。

2 Web数据挖掘技术的概念与类型

所谓的Web数据挖掘技术，它是在挖掘数据技术的基础之上，针对网络数据中的服务日志文件与Web文档进行分析数据、归纳与汇总，并且在当中发掘与索取有用潜在的知识及信息的技术。应用Web挖掘技术能夠发现更多的隐藏信息资源或者其他潜在的有趣应用模式，同时在信息过滤技术的协助下使客户获取层次更高的知识和规律。按照有关技术原理，可把Web数据挖掘技术分如下几大类：

2.1 Web的结构挖掘

结构挖掘是指在Web挖掘中运用Web构造组织之间的链接关联，从而对网页系统里具有实用价值的形式进行计算。在海量的Web超链接数据中，为Web网页面创造出足够的合适的数据信息资料，它可以对文档当中的引用、从属及包含关系聚集地反映出来，同时经由对Web文档当中信息资料体系进行分析，能够有效地处理掉存在的任何问题，以有便于搜寻到权威性的网页面。

在Web结构挖掘范围内，HITS和PageRank算法是应用最多的算法，这两个方面都是通过固定的计算手段进行测算的，在这种情况下可以对网页超链接的质量进行有效保护，比方说：在百度中搜索方式的使用可以提高计算水平。

2.2 Web的内容挖掘

内容挖掘主要是在Web挖掘中搜集有利的Web资源信息（例如：内容、数据及文档等）。Web包括许多不同种类的资源信息，现在绝大部分网络资源信息基本上均都是从www资源信息当中获得，这除了这些可以个体可以直接检索得到并加以使用达到目标的信息资源以外，还有一些信息数据是通过加密的普通个体是无法检索得到的，要向获得这些信息数据必须对其采取Web挖掘的手段来进行。

2.3 Web的使用挖掘

使用挖掘是在Web挖掘中实施挖掘网页面中的对应站点信息数据与日志文件，从而去对相应的站点进行有效地访问。这是因为在网页面的信息访问中，质量具有很重要的作用、复杂的信息，而每个资源信息在服务器的上面，都存在一个形式化的日志访问页面，当用户提出了访问页面的要求以后，访问服务器会自觉地将所需的数据进行记录。因此对Web不同的使用的日志访问进行分析，有助于掌控Web结构与客户的动态行为，更加有利于使网站的工作效率得到有效提升。

3 数据挖掘工作流程

3.1 定义问题

先对信息挖掘体系的主要目的进行评论，明确其具备的具体价值以及将会带来的实际效果进行分析。

3.2 形成数据挖掘库

对于数据挖掘来说数据挖掘体系是最重要的一个关键点，我们可以通过相关信息资料的搜集来证实，对数据体系的行程内容进行研究，生成“数据表述报告”，将信息资料库中所有的信息进行合理地整合，把来自不同数据源的数据并到同一个数据库中，让冲突的以及不一致的数据统一化。建好数据挖掘库以后应该安排专门的人员对它进行定期的检查管理，防止任何安全隐患的存在，在对它的安全性进行维护的过程中，需要定期备份，监视它的性能，还需要根据实际的需要不断地扩大它的存放空间，对那些专门用来存放复杂数据的系统中心，必须要将这项工作交给专业的工作人员来完成。

3.3 清理分析数据挖掘库

不正确的信息数据都是广泛地存在的，所以说对于很大的信息数据储存中心来说保证数据的正确性。所以，一定要采取有效的措施对其进行合理的管理，将数据保存与使用中可能会出现的机械性错误率降到最低，处理好模型与整个数据体系的完整性。

3.4 探索分析数据挖掘库

这样做主要是为了对信息数据的模型进行管理。主要包括选择变量、选择记录、创建新变量、转换变量、探索分析。

3.5 创立数据挖掘模型

做好这项工作对于信息数据的高效保存有很重要的作用，为了让模型更加合理，具有正确性与稳定性，我们必须要从宏观上来对这个模型所需的材料进行处理，让模型能为后续的数据保存工作提供一个依据与参考标准。

4 基于Web的数据挖掘应用

4.1 数据控掘在高校教学中的应用

使用该种体系有利于对学生学习生活的实际状况进行客观有效地分析，掌握学生的实际学习状况，为教师的教学活动提供详细的信息，提高教学效率的同时提高学生的学习效率，帮助学生在最短的时间内提高学习成绩；端正学生的学习态度，提高学习方法。

4.2 数据控掘在电子商冬中的应用

对于现代市场营销来说，网络方式引进就是其信息化的最有利的证明，随着我们的商务活动的不断完善，网络营销将会成为营销业的全新发展趋势。因此我们可以看到，将这一技术充分地应用到电子商务活动中，能够帮助企业进行客观的市场发展状况的分析，确定有效的发展目标，找到最佳发展方式。

5 结束语

总而言之，Web数据挖掘技术的应用有利于企业编制具有远见性的营销战略，促使企业可以在市场激烈竞争中掌控更加有利的发展时机。随着迅速发展的电子商务，Web数据挖掘技术在未来的发展空间将变得更加广阔及前途无量。

参考文献：

[1]柴文光，周宁.网络信息安全防范与Web数据挖掘技术的整合研究[J].情报理论与实践，2009（03）：97-101.

[2]范建中，王福庆.基于Web的数据挖掘技术研究与应用[J].电脑编程技巧与维护，2009（12）：32-33+42.

[3]居晓琴，周学全.Web数据挖掘技术探索与应用[J].山东纺织经济，2009（06）：144-147.

[4]马建功.WEB数据挖掘技术与应用[J].广东公安科技，2010（01）：29-32.

9.数据挖掘技术应用 篇九

3.1 数据挖掘技术在开源软件开发中的应用

开源软件，即源代码为开放的软件，此类软件现阶段大部分对用户是不收取费用的，也正是受此影响提升了开源软件控制管理难度，鉴于此，可应用数据挖掘技术来改善开源软件的资料。就好比，日本某高校学生推出了一个分布式数据挖掘系统，该系统一方面可对大型系统开展数据挖掘，一方面能够一系列开源软件开展数据挖掘。

3.2 数据挖掘技术在软件项目管理中的应用

软件项目管理中数据挖掘多表现于两个方面，一方面为对组织关系开展的挖掘，一方面为对版本控制信息开展的挖掘。软件项目管理作为一个系统工程，对组织关系开展挖掘主要是指对人力资源开展协调分配。就好比，一个庞大工程可能同时有千百余人参与，在工程运行期间人员相互会出现频繁的信息数据交互，经对数据挖掘技术的有效应用，能够对人员组织关系展开合理划分，积极促进软件项目管理的有序开展。同时，数据挖掘技术还可应用于挖掘版本控制信息，能够有效缩减系统维护成本，改善软件项目管理水平。

3.3 数据挖掘技术在程序代码及机构中的应用

在数据库中收集有价值的代码、构件，现阶段，较为常用的手段包括经由关键词开展索引、经由记录输入-输出关系索引以及以建立交互关系图为基础的方法等，我们常常使用的百度、搜狗等搜索引擎均能够开展数据检索。

4 结束语

总而言之，在软件开发信息管理过程中，经对数据挖掘技术科学合理应用，可为软件开发带来极有利的帮助，达到软件开发信息管理低成本、高质量、短工期的要求，消除软件开发信息管理期间存在的一系列问题。基于此，相关人员务必要明确认识软件开发信息管理数据挖掘面临的挑战，不断钻研研究、总结经验，积极促进软件开发信息管理有序开展。

10.数据挖掘技术应用 篇十

数据挖掘的过程实际就是对数据进行分析和处理，所以其基础就在于数据的分析方法。要想确保分析方法的科学性，就必须确保所采用算法的科学性和可靠性，获取数据潜在规律，并采取多元化的分析方法促进问题的解决和优化。以下就几种常见的数据分析教学方法做出简要的说明。一是归类法，主要是将没有指向和不确定且抽象的数据信息予以集中，并对集中后的数据实施分类整理和编辑处理，从而确保所形成的数据源具有特征一致、表现相同的特点，从而为加强对其的研究提供便利。所以这一分析方法能有效的满足各种数据信息处理。二是关联法，由于不同数据间存在的关联性较为隐蔽，采取人力往往难以找出其信息特征，所以需要预先结合信息关联的表现，对数据关联管理方案进行制定，从而完成基于某种目的的前提下对信息进行处理，所以其主要是在一些信息处理要求高和任务较为复杂的信息处理工作之中。三是特征法，由于数据资源的应用范围较广，所以需要对其特征进行挖掘。也就是采用某一种技术，将具有相同特征的数据进行集中。例如采用人工神经网络技术时，主要是对大批量复杂的数据分析，对非常复杂的模式进行抽取或者对其趋势进行分析。而采取遗传算法，则主要是对其他评估算法的适合度进行评估，并结合生物进化的原理，对信息数据的成长过程进行虚拟和假设，从而组建出半虚拟、半真实的信息资源。再如可视化技术则是为数据挖掘提供辅助，采取多种方式对数据的挖掘进行指导和表达[1]。